摘要：
1 element-ui组件 <el-table>（表格） 如何在表格表头设置背景色等样式？ 在el-table中设置 :cell-style="rowClass" :header-cell-style="headClass" 在methods中进行如下设置： // 表头样式设置 headClass 阅读全文
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Py 数据分析目录 1 numpy 2 Series&Pandas 3 Pandas实战-股票分析 4 Pandas--重复值&nan值 清洗 5 dataframe级联与合并操作 6 pandas人口分析案例 7 Pandas-替换，映射，分组，透视表 8 pandas实战-美国大选数据分析 9 阅读全文
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matplotlib 参考：https://matplotlib.org/index.html In [1]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.plot()绘制线性图¶ 绘制单条线形图 绘制多条线形图 设置坐标系的比例pl 阅读全文
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import numpy as np import pandas as pd #方便大家操作，将月份和参选人以及所在政党进行定义： months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6, 'JUL' : 阅读全文
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import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame 替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 单值替换 普通替换： 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按 阅读全文
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需求： 导入文件，查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作 为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉sta 阅读全文
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import pandas as pd import numpy as np 级联操作 pd.concat, pd.append pandas使用pd.concat函数，与np.concatenate函数类似，只是多了一些参数： objs axis=0 keys join='outer' / 'in 阅读全文
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import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np 处理丢失数据 有两种丢失数据： None np.nan(NaN) 两种丢失数据的区别 type(None) NoneType type(np.nan) float 阅读全文
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需求：股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。 假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？ tushare财经 阅读全文
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为什么学习pandas numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ 什么是pan 阅读全文
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什么是数据分析 是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律 使得数据的价值最大化 分析用户的消费行为 制定促销活动的方案 制定促销时间和粒度 计算用户的活跃度 分析产品的回购力度 分析广告点击率 决定投放时间 制定广告定向人群方案 决定相关平台的投放 ...... 阅读全文
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概要 1 常用pandas操作方法 2 pandas操作数据库 1 常用pandas操作方法： 创建DataFrame数据 查看数据相关信息 查看头尾文件 花样取数 切片取数 常见函数使用 首先，导入包 import pandas as pd import numpy as np # 01 创建Da 阅读全文
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requests模块 - 1.什么是requests模块 - python原生一个基于网络请求的模块，模拟浏览器发起请求。 - 2.为什么要使用requests模块 - 1.自动处理url编码 - 2.自动处理post请求的参数 - 3.简化cookie的代理的操作： cookie操作： - 创建一 阅读全文